Terminología de AutoML Vision Edge

Término	Descripción
Android Studio	Es el entorno de desarrollo integrado (IDE) oficial del desarrollo de apps para Android.
CocoaPods	Es un administrador de dependencias usado aquí en el desarrollo de apps para iOS; en proyectos de Cocoa en Swift y Objective-C, proporciona un formato estándar en la administración de bibliotecas externas.
Core ML	Es un marco de trabajo de aprendizaje automático que se usa en los productos de Apple. Los modelos de Tensorflow Lite se pueden convertir al formato CoreML para usarse en dispositivos Apple.
Contenedor (“exportar a Docker/container”)	Es la instancia del entorno de ejecución de una imagen; es una de las opciones de exportación de tu modelo mediante el uso de AutoML Vision Edge.
Dispositivos de Edge	Es un dispositivo que proporciona capacidad de procesamiento fuera de la nube. La demanda de privacidad/confidencialidad, baja latencia y restricciones de ancho de banda impulsan la demanda de predicciones con nuestros modelos en estos dispositivos. Las limitaciones de procesamiento y energía llevan a modelos especializados para ellos.
Edge TPU	Es un tipo de dispositivo Edge; es un circuito integrado específico de la aplicación (ASIC) con propósitos específicos de Google diseñado para ejecutar inferencias en el perímetro. Solo admite modelos .tflite.
Firebase	Es una plataforma de desarrollo de aplicaciones web y de dispositivos móviles.
FlatBuffers	Es similar a los búferes de protocolo, con la diferencia principal de que los FlatBuffers no necesitan un paso de análisis/descompresión para obtener una representación secundaria antes de poder acceder a los datos; a menudo están vinculados con la asignación de memoria por objeto.
IoT	Internet de las cosas (IoT); es el uso de dispositivos conectados a la red, incorporados en el entorno físico, para mejorar algunos procesos existentes o para habilitar una situación nueva que antes no era posible.
Kit de AA	ML Kit actúa como una capa de API en tu modelo personalizado; es un kit de desarrollo de software (SDK) para dispositivos móviles que te permite usar un modelo personalizado en el dispositivo.
Pillow	La biblioteca de imágenes de Python (PIL) agrega capacidades de procesamiento de imágenes a tu intérprete de Python; Pillow es una versión modificada de la PIL base.
Búferes de protocolo (“protobuf”)	Es un mecanismo de Google extensible, independiente del lenguaje y de la plataforma que sirve para serializar datos estructurados. Es similar a FlatBuffers.
TensorFlow	TensorFlow es una plataforma de código abierto de extremo a extremo para el aprendizaje automático; es un software que se usa en la creación de un modelo de aprendizaje automático.
Modelo de TensorFlow Lite (TF Lite/model.tflite)	Un modelo TensorFlow ML que se comprimió para su uso en dispositivos incorporados y móviles. Conversor de TF Lite: TensorFlow Lite usa el formato optimizado FlatBuffer para representar grafos. Por lo tanto, un modelo de TensorFlow (búfer de protocolo) debe convertirse a un archivo FlatBuffer antes de implementarse en los clientes. Intérprete de TF Lite: Es una clase que hace el trabajo de una tf.Session(), solo para modelos TF Lite en comparación con modelos de TensorFlow normales.
tf.session()	Es una clase para ejecutar operaciones de TensorFlow con un modelo de TensorFlow.
Xcode	Xcode es un entorno de desarrollo integrado (IDE) para macOS que contiene un conjunto de herramientas de desarrollo de software creadas por Apple a fin de desarrollar software para macOS, iOS, watchOS y tvOS.